AAAI

Reflective Translation: Improving Low-Resource Machine Translation via Structured Self-Reflection

反思性翻译：通过结构化自我反思改进低资源机器翻译

Nicholas Cheng

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 本文提出反思性翻译框架，通过结构化自我反思提升低资源语言的机器翻译质量，实验表明其在BLEU和COMET评分上均有显著提升。

Comments 12 pages, 3 figures, 6 tables. Accepted to the NeurIPS 2025 Workshop on Multilingual Representation Learning (Mexico City) and the AAAI 2025 Workshop on Language Models for Under-Resourced Communities (LM4UC). Code and data available at: https://github.com/Nickcheng123/reflective-translation-mt

Structure-based RNA Design by Step-wise Optimization of Latent Diffusion Model

基于结构的RNA设计：通过潜在扩散模型的分步优化

Qi Si, Xuyang Liu, Penglei Wang, Xin Guo, Yuan Qi, Yuan Cheng

AI总结 本文提出SOLD框架，通过强化学习优化潜在扩散模型，提升RNA结构设计的准确性与效率。

Comments 20 pages (7 pages content + 2 pages references + 11 pages appendix), 11 figures, 8 tables. Source code available at https://github.com/darkflash03/SOLD Accepted to AAAI 2026

Robust Out-of-Order Retrieval for Grid-Based Storage at Maximum Capacity

基于最大容量的网格存储的鲁棒非顺序检索

Tzvika Geft, William Zhang, Jingjin Yu, Kostas Bekris

AI总结 本文提出了一种基于网格存储的鲁棒非顺序检索框架，在最大容量下通过k-受限扰动减少负载重新定位。

Comments AAAI 2026

Length-Adaptive Interest Network for Balancing Long and Short Sequence Modeling in CTR Prediction

长度自适应兴趣网络：平衡长序列和短序列建模以提升CTR预测

Zhicheng Zhang, Zhaocheng Du, Jieming Zhu, Jiwei Tang, Fengyuan Lu, Wang Jiaheng, Song-Li Wu, Qianhui Zhu, Jingyu Li, Hai-Tao Zheng, Zhenhua Dong

AI总结 LAIN通过引入长度自适应机制，平衡长短序列建模，提升CTR预测性能。

Comments Accepted at AAAI 2026

Improving Value-based Process Verifier via Low-Cost Variance Reduction

通过低成本方差减少改进基于价值的过程验证器

Zetian Sun, Dongfang Li, Baotian Hu, Min Zhang

AI总结 本文提出ComMCS方法，通过低成本方差减少改进基于价值的过程验证器，有效提升数学推理能力。

Comments Accepted by AAAI-2026

CCFQA: A Benchmark for Cross-Lingual and Cross-Modal Speech and Text Factuality Evaluation

CCFQA：跨语言和跨模态语音与文本事实性评估基准

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Zheng Chu, Bo Yang, Xiaocheng Feng, Ming Liu, Yang Xiang

AI总结 CCFQA是一个用于评估多模态大语言模型跨语言和跨模态事实性能力的基准，通过少样本迁移学习策略在多语言语音问答任务中取得与GPT-4o-mini-Audio相当的性能。

Comments Accepted in AAAI 2026

Decoding Cortical Microcircuits: A Generative Model for Latent Space Exploration and Controlled Synthesis

解码皮层微回路：一种用于潜在空间探索和受控合成的生成模型

Xingyu Liu, Yubin Li, Guozhang Chen

AI总结 本文提出一种生成模型，通过学习小鼠皮层微回路的连接图，揭示大脑发育的潜在蓝图，并可控生成具有特定结构特征的合成微回路。

Journal ref AAAI 2026 NeuroAI Workshop